Question

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame([{'name': 'a', 'label': 'false', 'score': 10},
                       {'name': 'a', 'label': 'true', 'score': 8},
                       {'name': 'c', 'label': 'false', 'score': 10},
                       {'name': 'c', 'label': 'true', 'score': 4},
                       {'name': 'd', 'label': 'false', 'score': 10},
                       {'name': 'd', 'label': 'true', 'score': 6},
                       ])

我想返回的名称的“假”标签得分值比“真”标签的得分值高至少两倍。在我的示例中，它应该仅返回“ c”名称。

Answer 1

首先，您可以旋转数据，查看比例，过滤所需内容：

new_df = df.pivot(index='name',columns='label', values='score')
new_df[new_df['false'].div(new_df['true']).gt(2)]

输出：

label  false  true
name              
c         10     4

如果只需要标签，可以执行以下操作：

new_df.index[new_df['false'].div(new_df['true']).gt(2)].values

给出

array(['c'], dtype=object)

更新：由于您的数据是orig_df.groupby().count()的结果，因此您可以执行以下操作：

orig_df['label'].eq('true').groupby('name').mean()

并查看具有值<= 1/3的行。

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1 个答案: